Samozhostowanie LLM i suwerenność AI

Kontroluj dane i modele za pomocą samodzielnie hostowanych LLMów

Page content

Samowystarczalność LLM (large language models) pozwala zachować kontrolę nad danymi, modelami i wnioskowaniem - praktyczna droga do samowystarczalności w zakresie AI dla zespołów, przedsiębiorstw i narodów.
Oto: co to jest samowystarczalność w zakresie AI, które aspekty i metody są wykorzystywane do jej budowania, jak samowystarczalne LLM wchodzą w grę, jak kraje radzą sobie z tym wyzwaniem.

onprem-servers-self-hosted-llms

Co to jest samowystarczalność w zakresie AI?

Samowystarczalność w zakresie AI (lub „samowystarczalna AI”) to idea, że państwo, organizacja lub jednostka mogą rozwijać, uruchamiać i kontrolować systemy AI według własnych zasad - zgodnie z własnymi prawami, wartościami i potrzebami bezpieczeństwa - zamiast całkowicie opierać się na obcych lub nieprzejrzystych dostawcach.

Chodzi o kontrolę nad infrastrukturą AI, danymi i modelami: rozszerzenie samowystarczalności danych (gdzie dane są przechowywane i przetwarzane) na całą stosówkę AI - dane treningowe, modele, obliczenia i zarządzanie. Typowe cele to: utrzymanie wrażliwych danych i operacji AI w wybranym jurysdykcji (np. UE lub Australia); zapewnienie zgodności z lokalnymi zasadami dotyczącymi prywatności, bezpieczeństwa i ryzyka AI (np. GDPR, Ustawa UE o AI, bezpieczeństwo narodowe); oraz unikanie nadmiernej zależności od niewielkiej liczby obcych dostawców chmurowych lub AI.

Rządy troszczą się o bezpieczeństwo narodowe, kluczowe infrastruktury i usługi publiczne; sektory regulowane (zdrowie, finanse, obrona) wymagają zgodności z rygorystycznymi zasadami dotyczącymi danych i AI; duże przedsiębiorstwa chcą niezależności strategicznej i dopasowania AI do własnego planu działania, a nie do planu dostawcy. W praktyce samowystarczalna AI objawia się jako narodowe lub regionalne chmury AI i centra danych, krajowe lub współrozwijane modele AI zamiast obcych systemów „czarnych skrzynek”, oraz ściślejsze zasady dotyczące lokalizacji danych, kontroli dostępu i audytu systemów AI.

Aspekty i metody: jak buduje się samowystarczalną AI

Państwa i organizacje budują zazwyczaj samowystarczalną AI wzdłuż kilku aspektów (strategicznych filarów) i wykorzystują konkretne metody (techniczne i zarządzanie).

Sześć strategicznych filarów (aspektów)

Wspólne ramy, takie jak Forum Ekonomiczne Świata, opisują sześć strategicznych filarów, które kierują tym, jak kraje budują samowystarczalną AI:

  1. Infrastruktura cyfrowa - centra danych z wystarczającą mocą obliczeniową, polityki lokalizacji danych, tak że dane generowane w granicach kraju są przechowywane i przetwarzane lokalnie, oraz sieci wspierające obciążenia AI. Jest to fundament do rozwijania i wdrażania AI pod kontrolą narodową lub regionalną.

  2. Rozwój kadry - edukacja STEM i AI, aktualizacja programów nauczania, szkolenia zawodowe i uczenie się przez całe życie, tak że kraj ma kompetencje do tworzenia i działania samowystarczalnych systemów AI.

  3. Badania, rozwój i innowacje (RDI) - finansowanie publiczne i prywatne dla badań podstawowych i stosowanych w zakresie AI, wcenty do komercjalizacji, oraz eko-systemy łączące start-upy, duże firmy i akademię.

  4. Regulacyjny i etyczny ramy - jasne zasady dotyczące rozwoju i wdrażania AI: prywatność, przejrzystość, ochrona danych, bezpieczeństwo cybernetyczne i etyczne wykorzystanie, plus mechanizmy nadzoru i odpowiedzialności.

  5. Stymulowanie przemysłu AI - ulgi podatkowe, dotacje, uproszczone patenty i przyjęcie AI przez sektor publiczny, tworzące popy i ustanawiające standardy. Współpraca publiczno-prywatna (PPP) pomaga wdrażać AI w sektorach o dużym wpływie (energia, zdrowie, finanse, transport, produkcja).

  6. Międzynarodowa współpraca - zaangażowanie w inne kraje w zakresie standardów, przepływów danych międzykrajowych zgodnie z ustalonymi zasadami, oraz wspólnych wyzwań (np. prywatność, bezpieczeństwo cybernetyczne), bez utraty możliwości ustalania lokalnych zasad.

Samowystarczalna AI nie oznacza izolacji, ale strategicznej odporności: zdolności do działania i innowowania na własnych zasadach, jednocześnie uczestnicząc w globalnej współpracy.

Metody wykorzystywane

Konkretne metody wykorzystywane do zastosowania tych filarów obejmują:

  • Lokalizacja danych i ich przechowywanie - wymaganie, by pewne dane (szczególnie osobowe lub wrażliwe) były przechowywane i przetwarzane w określonej jurysdykcji. Wspiera to zgodność z GDPR, regułami sektora i wymaganiami bezpieczeństwa narodowymi.

  • Samowystarczalne lub regionalne chmury AI - budowanie lub wyznaczenie infrastruktury chmurowej i AI (centra danych, klaster GPU), która pozostaje pod kontrolą prawno-operacyjną narodową lub regionalną, by obciążenia i dane pozostały w jurysdykcji.

  • Krajowe lub otwarte modele - rozwijanie lub przyjmowanie modeli AI (w tym LLM), które mogą być audytowane, dopasowywane i uruchamiane na lokalnej infrastrukturze, zamiast opierać się tylko na zamkniętych, obcych API.

  • Regulacja oparta na ryzyku - ramy klasyfikujące systemy AI według ryzyka (np. nieakceptowalne, wysokie, ograniczone, niskie) i narzucające odpowiednie wymagania (oceny wpływu, nadzór człowieka, przejrzystość, zgodność) odpowiednio. Ustawa UE o AI jest głównym przykładem.

  • Struktury zarządzania - dedykowane jednostki (np. biura AI, rady doradcze, organy nadzoru rynku), które nadzorują implementację, koordynują działania w ramach rządu i przemysłu, oraz egzekwują zasady.

  • Współpraca publiczno-prywatna - wspólne inicjatywy między rządem a przemysłem, by budować wspólną infrastrukturę, rozwijać przypadki użycia (np. dla administracji publicznej) i dopasować motywacje do samowystarczalnej kompetencji.

  • Certyfikaty i systemy zgodności - certyfikaty samowystarczalnych chmur lub „zaufanych AI”, które gwarantują lokalizację danych, kontrolę dostępu i zgodność z lokalnym prawem, ułatwiając sektorowi publicznemu i regulowanemu bezpieczne przyjmowanie AI.

Razem te aspekty i metody definiują co samowystarczalna AI ma na celu (infrastruktura, kompetencje, regulacja, przemysł, współpraca) oraz jak jest implementowana (lokalizacja, chmury, modele, regulacja, zarządzanie, PPP, certyfikacja).

Samowystarczalne LLM jako techniczna droga do samowystarczalnej AI

Uruchamianie LLM na infrastrukturze, którą kontrolujesz, to jedna z najbardziej bezpośrednich technicznych metod, by zastosować samowystarczalną AI. Przechowujesz prompty, wagi modelu i logi wnioskowania wewnętrznie lub w regionie, co wspiera lokalizację danych, zgodność z lokalnymi zasadami i niezależność od niewielkiej liczby dostawców API chmurowych.

Z punktu widzenia technicznego, stos samowystarczalnych lub samowystarczalnych LLM składa się zwykle z: warstwy modelu (otwarte wagi modelu, wstawki, opcjonalne ponowne rankowanie); warstwy serwowania (silnik wnioskowania z API do rozmów, uzupełnień, wstawek); warstwy aplikacji (orchestracja, wywoływanie narzędzi, przepływy pracy); warstwy wiedzy (np. RAG z segmentacją, indeksowaniem, odzyskiwaniem); danych i przechowywania (przechowywanie obiektów, bazy danych, indeksy wektorowe); oraz bezpieczeństwa i zarządzania (obsługa PII, wdrażanie zasad, logi audytu). Metody obejmują wdrożenie w środowisku lokalnym lub jednostkowym, operację w izolowanym środowisku (np. z użyciem narzędzi takich jak Ollama, llama.cpp lub LM Studio) dla maksymalnej izolacji, oraz architektury bram centralizujące kontrole dostępu, routing i obserwację, by wszystkie prompty i odpowiedzi pozostały w określonych granicach.

Dla praktycznej drogi: pełne porównanie lokalnych narzędzi do LLM - Ollama, vLLM, LocalAI, Jan, LM Studio i więcej pomaga w wyborze odpowiedniego stosu. Jeśli masz ograniczoną pamięć GPU, zobacz które LLM najlepiej działają z Ollama na 16 GB VRAM dla benchmarków i porównań. Aby rozpocząć z jednym z najpopularniejszych opcji, cheatsheet Ollama zawiera listę podstawowych poleceń.

Jak kraje radzą sobie z wyzwaniem

Kraje różnią się w sposobie, w jaki łączą powyższe filary i metody. Poniżej znajduje się skrócony przegląd tego, jak główne jurysdykcje radzą sobie z samowystarczalną AI, a następnie szczegółowe porównanie USA i Chin.

Unia Europejska

UE przyjęła pierwsze kompleksowe prawo globalne do AI - Ustawę o AI (Regulacja (UE) 2024/1689) - z zakładem opartym na ryzyku: aplikacje o nieakceptowalnym ryzyku są zakazane; systemy wysokiego ryzyka podlegają rygorystycznym wymaganiom (oceny wpływu, nadzór człowieka, zgodność); systemy o ograniczonym i niskim ryzyku mają lżejsze obowiązki. Nadzór jest centralizowany w Europejskim Biurze AI (w Komisji), z Europejskim Zespołem AI, Komisją Naukową i Forum Doradczo, które wspierają implementację i egzekwację w państwach członkowskich. To tworzy jednolity zbiór zasad dla jednolitego rynku i zachęca do „Europa-pierwszego” wdrażania zgodnej AI.

Samowystarczalna AI w UE również opiera się na krajowych dostawcach modeli i chmur. Mistral AI (Francja) stosuje podejście przyjazne dla open-source, wydając modele, które rządy i firmy mogą audytować i uruchamiać na infrastrukturze europejskiej. Aleph Alpha (Niemcy) skupia się na wyjaśnialności i bezpieczeństwie dla sektorów regulowanych i samowystarczalnych hostingów w Europie. Oba są zgodne z Ustawą o AI i pomagają zmniejszyć zależność od dostawców poza UE - obecnie tylko niewielki udział finansowania startupów AI na świecie trafia do UE w porównaniu do USA.

Francja i Niemcy: wspólna samowystarczalna AI dla administracji publicznej

Francja i Niemcy uruchomiły wspólną inicjatywę samowystarczalnej AI z udziałem Mistral AI i SAP, skupioną na administracji publicznej. Skupia się na czterech filarach: samowystarczalnych systemach ERP dla administracji francuskiej i niemieckiej; zarządzaniu finansowym opartym na AI (np. klasyfikacja faktur, kontrole audytowe); cyfrowych agentach dla urzędników i obywateli (narzędzia do zgodności, chatboty do sprawdzania elegiblności); oraz wspólne laboratoria innowacyjne i szkolenia kadry. Oczekiwana jest umowa ramowa do połowy 2026 roku, a wybrane przypadki użycia zostaną wdrożone między 2026 a 2030 rokiem. Inicjatywa będzie kierowana przez francusko-niemiecką konsorcjum europejską cyfrowej infrastruktury (EDIC), której przewodniczący będą ministrowie obu krajów. Jest to konkretny przykład praktycznego zastosowania metody „chmura regionalna + modele krajowe + PPP”.

Wielka Brytania

Wielka Brytania założyła Jednostkę Samowystarczalnej AI w lipcu 2025 roku z do 500 milionami funtów finansowania, by rozwijać narodowe możliwości i bezpieczeństwo AI. Jednostka skupia się na: inwestowaniu w brytyjskie firmy AI, by rozwijać narodowe liderów; tworzeniu narodowych zasobów AI (dane, obliczenia, kompetencje); oraz współpracy z firmami na czele AI, by zapewnić niezawodny dostęp i wpływ brytyjski nad rozwijaniem nowoczesnej AI. Rząd opublikował również Plan działania AI: Możliwości (styczeń 2025), podkreślając rolę AI w rozwoju gospodarczym i usługach publicznych. Podejście łączy infrastrukturę i kompetencje (filary 1 i 2) z stymulacją przemysłu (filar 5) i strategiczną współpracę.

Stanie Zjednoczone

Strategia Stanów Zjednoczonych skupia się na prowadzeniu przez sektor prywatny i koordynacji federalnej. W grudniu 2025 roku administracja wydała Wypełnienie ramy polityki narodowej dla AI, mając na celu ochronę amerykańskiej innowacji AI i utrzymanie globalnej liderstwa Stanów Zjednoczonych poprzez „niewielką obciążenie” narodową ramę. Kieruje to Departamentem Sprawiedliwości, by zwalczać „niewygodne” prawa AI wojewódzkich, i zaawansować federalną prewencję, by prawa wojewódzkie nie fragmentowały rynku. To następuje po „Amerykańskiej Strategii AI” z lipca 2025 roku i odpowiada na szeroki zakres aktywności wojewódzkiej - ponad 1000 ustaw AI wprowadzonych w stanach i terytoriach w 2025 roku. Stan Zjednoczonych również stosuje kontrole eksportu na zaawansowane płyty, by ochronić przewagę w obliczeniach i kształtować, kto może rozwijać AI na czele. Samowystarczalna AI w Stanach Zjednoczonych jest więc osiągana głównie przez inwestycje prywatne (np. xAI, OpenAI), zarządzanie federalne (59 federalnych regulacji AI w 2024 roku) i umowy międzynarodowe (np. Stargate z Węgrami) zamiast jednej narodowej chmury AI.

Kanada

Kanada uruchomiła Kanadyjską Strategię Samowystarczalnej AI Obliczeniowej z 2 miliardami dolarów w ciągu pięciu lat, by zwiększyć lokalną moc obliczeniową AI. Ma trzy elementy: mobilizowanie inwestycji prywatnych (do 700 mln dolarów przez wyzwanie AI Obliczeniowe dla firm i akademii, by stworzyć zintegrowane rozwiązania centrów danych AI); budowanie publicznej infrastruktury superkomputerowej; i Fundusz Dostępu do AI Obliczeniowej dla badaczy i firm. Celem jest ochrona kanadyjskich danych i praw własności intelektualnej, jednocześnie wykorzystując zalety Kanady w zakresie energii, ziemi i klimatu. Odrębnie, Kanada uruchomiła swoją pierwszą Strategię AI dla Federalnej Administracji Publicznej (2025-2027) w marcu 2025 roku, z priorytetowymi obszarami: Centrum Ekspertów w AI, bezpieczne i odpowiedzialne wykorzystanie, szkolenia i kompetencje, przejrzystość. W wrześniu 2025 roku rząd uruchomił Zespoł Zadaniowy AI i 30-dniową krajową angażację, by opracować bardziej szeroką strategię narodową AI.

Australia

Zasada Zasadniczego wykorzystania AI w administracji publicznej (Wersja 2.0) weszła w życie 15 grudnia 2025 roku. Dotyczy ona niekomercyjnych jednostek Commonwealth i obejmuje wyjątki w zakresie bezpieczeństwa narodowym: agencje obrony i wywiadu mogą dobrowolnie przyjmować elementy, ochroniając zainteresowania bezpieczeństwa. Zasada ustanawia oczekiwania dotyczące odpowiedzialnego przyjęcia, zarządzania ryzykiem i przejrzystości w administracji publicznej, zgodnie z „regulacyjnym i etycznym ramowym” filarem, pozostawiając miejsce samowystarczalnemu podejściu do wrażliwych i bezpieczeństwa narodowego AI.

Wspólnota Wspólnoty Emiratów Arabskich i Arabia Saudyjska

Wspólnota Emiratów Arabskich ma Narodową Strategię Rozwoju AI do 2031 roku (z 2017 roku), mającą na celu stanie Emiratów Arabskich na czele globalnej AI w osiem strategicznych celów (np. krajowa destynacja AI, ekosystem, zarządzanie) i dziewięć priorytetowych sektorów (transport, zdrowie, kosmos, energia odnawialna, woda, technologia, edukacja, środowisko, ruch). Arabia Saudyjska dąży do dużego rozwoju AI i diversyfikacji pod Wizją 2030, z wieloma miliardowymi inwestycjami. Oba Emiraty Arabskie i Arabia Saudyjska inwestują w regionalne centra danych i infrastrukturę AI: Khazna Data Centers (największy operator w regionie) rozszerzył się do Arabii Saudyjskiej z 200 MW centrum danych dla wdrożeń chmurowych i AI hyperskalowych i pracuje nad ponad 1 GW gotowej dla AI w Emiratach Arabskich, Arabii Saudyjskiej, Włoszech i innych rynkach. Podejście łączy strategię narodową (filary 4 i 5) z ciężką inwestycją w infrastrukturę cyfrową (filar 1).

USA vs Chiny: porównanie

USA i Chiny dążą do liderstwa w AI przez różne metody. USA opierają się na kapitale prywatnym i kontrolach eksportu: np. 109 mld dolarów inwestycji prywatnej w AI w 2024 roku (ok. 12× Chiny w tym czasie), 59 federalnych regulacji AI w 2024 roku i ograniczenia eksportu zaawansowanych chipów. Chiny podkreślają inwestycje kierowane przez państwo i samowystarczalność: np. 98 mld dolarów przewidywanych w 2025 roku (w tym 47,5 mld dolarów na półprzewodniki), krajowe produkcje chipów (np. Huawei Ascend), wspierane prawa narodowe oraz otwarty źródłowy i dyplomacja infrastruktury (np. Inicjatywa Paski Świata).

Aspekt USA Chiny Uwagi
Udziały superkomputerów (maj 2025) ~75% (~40M H100 równoważnych) ~14% (~400K równoważnych) USA przewyższają 5×+
Systemy flagowe np. xAI Colossus (200K GPU) Do ~30K GPU (różne) USA mają większe skali
Centra danych Mnożenie Mniejsze, rozwijające się (np. Digital Silk Road) Zalety USA
Postawa polityczna Obronna (prewencja, kontrole eksportu) Proaktywna (wspierane prawa, open-source, dyplomacja) Różne mechanizmy
Skupienie modelu i aplikacji Modely frontier (40+ znaczących w 2024), przyciąganie kompetencji Kosztowne szkolenie (np. DeepSeek-V3), objętość badań, aplikacje (np. autonomiczne jazdy Baidu) Wzrastające różnice

USA korzystają z szerokiego dostępu do NVIDIA i głębokiego ekosystemu venture; Chiny budują alternatywy i inwestują w energię i infrastrukturę AI w Śródziemnym i Azji. Różnice w wydajności modelu są się zmniejszające (np. prowadzenie LMSYS o 1,7% dla USA w 2025 roku).

Przydatne linki

Źródła